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《MATLAB 实现基于TSO（金枪鱼群优化算法）进行时间序列预测模型的项目详细实例》
因此，将TTO算法引入时间序列预测模型的优化中，能够提升模型的预测能力，特别是在处理复杂的非线性问题时。通过该项目的实现，我们希望能够为时间序列预测提供一个新的解决方案，特别是在复杂的、非线性和多变量的数据情境下，能够显著提高预测精度。本项目的主要目标是将金枪鱼群优化算法（TTO）应用于时间序列预测，并通过这一算法来优化模型的参数，以提高预测的精确度和稳定性。在本项目中，TTO用于优化时间序列预测模型的参数，如LTTM中的隐藏层大小、TFATIMTFA中的滞后阶数等。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/144997811
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麻雀算法（SSA）优化卷积神经网络（CNN）
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贝叶斯优化算法（BO）优化卷积神经网络（CNN）
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S4VM半监督支持向量机
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LR逻辑回归
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WOA-CNN-BiGRU-Attention
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MIV-SVM的平均影响值MIV算法结合支持向量机
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